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Enregistrement W2501240337 · doi:10.1186/s12913-016-1579-z

Advancing scoping study methodology: a web-based survey and consultation of perceptions on terminology, definition and methodological steps

2016· article· en· W2501240337 sur OpenAlexafffundabout
Kelly K. O’Brien, Heather Colquhoun, Danielle Levac, Larry Baxter, Andrea C. Tricco, Sharon E. Straus, Lisa Wickerson, Ayesha Nayar, David Moher, Lisa O’Malley

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSt. Michael's HospitalOttawa HospitalInstitute for Work & HealthToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoDalhousie UniversityPublic Health AgencyUniversity of AlbertaRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaPublic Health Agency of CanadaYork UniversityQueen's UniversityMcMaster UniversityMcGill University
Mots-clésTerminologyStakeholderHealth informaticsNursing researchScope (computer science)Grey literatureStrengths and weaknessesDescriptive statisticsMedicineMedical educationPsychologyKnowledge managementMEDLINEManagement scienceNursingPublic healthPublic relationsComputer sciencePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Scoping studies (or reviews) are a method used to comprehensively map evidence across a range of study designs in an area, with the aim of informing future research practice, programs and policy. However, no universal agreement exists on terminology, definition or methodological steps. Our aim was to understand the experiences of, and considerations for conducting scoping studies from the perspective of academic and community partners. Primary objectives were to 1) describe experiences conducting scoping studies including strengths and challenges; and 2) describe perspectives on terminology, definition, and methodological steps. METHODS: We conducted a cross-sectional web-based survey with clinicians, educators, researchers, knowledge users, representatives from community-based organizations, graduate students, and policy stakeholders with experience and/or interest in conducting scoping studies to gain an understanding of experiences and perspectives on the conduct and reporting of scoping studies. We administered an electronic self-reported questionnaire comprised of 22 items related to experiences with scoping studies, strengths and challenges, opinions on terminology, and methodological steps. We analyzed questionnaire data using descriptive statistics and content analytical techniques. Survey results were discussed during a multi-stakeholder consultation to identify key considerations in the conduct and reporting of scoping studies. RESULTS: Of the 83 invitations, 54 individuals (65 %) completed the scoping questionnaire, and 48 (58 %) attended the scoping study meeting from Canada, the United Kingdom and United States. Many scoping study strengths were dually identified as challenges including breadth of scope, and iterative process. No consensus on terminology emerged, however key defining features that comprised a working definition of scoping studies included the exploratory mapping of literature in a field; iterative process, inclusion of grey literature; no quality assessment of included studies, and an optional consultation phase. We offer considerations for the conduct and reporting of scoping studies for researchers, clinicians and knowledge users engaging in this methodology. CONCLUSIONS: Lack of consensus on scoping terminology, definition and methodological steps persists. Reasons for this may be attributed to diversity of disciplines adopting this methodology for differing purposes. Further work is needed to establish guidelines on the reporting and methodological quality assessment of scoping studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,475
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,532
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4750,532
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0170,014
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0120,020
Science ouverte0,0040,018
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,881
Tête enseignante GPT0,747
Écart entre enseignants0,134 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations281
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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